研究内容

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

整体架构

1

本研究的智能渗透测试系统整体架构由多个模块和核心功能构成，主要包括智能渗透测试模块、智能渗透问答模块，以及由网络安全大模型作为支持的底层驱动。通过“解析模块”、“推理模块”、“生成模块”等核心部分进行信息处理和任务规划，并结合“AI + 渗透任务规划”、“AI + 渗透策略推理”、“AI + 渗透工具利用”的协同机制，形成高度集成化的智能渗透测试系统。系统通过强化学习策略、知识图谱以及大语言模型的结合来提高渗透测试的效率、准确性和覆盖率。

2

整体架构

本研究提出了一套全新的智能渗透测试系统，核心由智能渗透测试模块和网络安全大模型组成，通过大模型、任务规划和多工具集成等手段，实现渗透测试过程的高效自动化与智能化。在整体架构中，我们删除了原有的智能问答模块，以更专注于智能渗透测试流程的优化和任务的自动化执行。以下是对系统整体架构的详细介绍：

1. 智能渗透测试模块：

   • 智能渗透测试模块是系统的核心，负责执行自动化的渗透测试任务。该模块集成了多种功能，能够自动化地执行情报收集、任务规划、策略推理和渗透执行等环节。
   • 论文《Automating Penetration Testing with Reinforcement Learning and Knowledge Graphs》中强调，智能渗透测试系统应具备对环境的理解、灵活规划以及自动调整的能力。本研究中的智能渗透测试模块利用强化学习和知识图谱，通过对目标网络的情报收集与分析，实现了对渗透测试流程的自动化与智能化。
   • 模块中的任务规划和策略推理部分可有效降低对人工经验的依赖，显著提高渗透测试过程的效率、覆盖率和精确性。

2. 网络安全大模型：

   • 网络安全大模型是系统的支撑框架，结合了强化学习、知识图谱和大规模语言模型的深度推理能力，用于智能渗透测试模块的任务推理和攻击策略生成。
   • 结合论文《Large Language Models and Their Practical Implications in Cybersecurity》，本研究通过网络安全大模型实现了对复杂网络环境的深度理解，模型能够将静态领域知识和动态网络情报结合起来，为渗透测试提供最优的攻击路径和策略。
   • 网络安全大模型支持渗透测试模块的自动化任务推理，通过多步推理与情境学习能力，使得系统能够在复杂环境中高效生成和调整攻击策略，完成对目标的渗透。

3. Agent插件与工具链集成：

   • 系统集成了多种Agent插件和工具链，以支持智能渗透测试任务的自动化执行。主要包括Enhanced Search、Subdomain Finder、CVE Map、Whois Lookup等插件。
   • 论文《An Agent-Based Approach to Penetration Testing Automation》指出，工具链的自动化管理可以大幅度减少渗透测试人员在手动工具选择和操作上的负担，提升渗透效率。结合这些插件，本研究系统实现了情报收集、漏洞利用等步骤的全自动化。
   • 在系统运行中，Agent插件被智能地调用，以执行特定的情报收集或攻击任务。例如，在进行资产发现时，自动调用Subdomain Finder查找子域名；在漏洞扫描阶段，结合CVE Map插件自动定位目标系统的已知漏洞并生成相应的攻击策略。

4. AI+渗透任务规划：

   • 在渗透任务规划过程中，系统通过结合强化学习与知识图谱实现了动态任务分配与规划。具体而言，系统首先通过情报收集，识别目标网络中的资产、端口、服务等，并生成攻击目标的详细列表。任务规划模块利用知识图谱对目标环境进行编码，并在此基础上制定多步渗透任务。
   • 这种基于强化学习的任务规划方式使得系统在面对复杂网络环境时能够自动调整渗透策略，适应目标的变化，从而优化渗透效果，达到最佳的测试覆盖率和效率。

5. 攻击路径推理与工具链利用：

   • 在攻击阶段，系统会基于网络安全大模型对收集到的情报进行攻击路径推理，结合静态知识和实时情报，生成最优攻击策略。通过任务推理模块和AI工具链的集成，系统能够实现对不同攻击路径和工具的智能化选择，以最大化渗透测试的效果。
   • 工具链的集成使得系统在进行任务时，可以自动选择并调用不同工具，执行相应的渗透测试操作，减少人工干预。这种集成方式通过自动化工具链利用和大模型推理的结合，使得渗透过程更为高效和准确，满足对多层次工具管理与调用的需求。

6. 反馈与优化机制：

   • 智能渗透测试模块和网络安全大模型之间形成了紧密的反馈机制，确保在渗透测试的每个阶段，系统能够根据实时反馈对大模型进行优化。通过不断优化任务规划与攻击策略，系统的适应性和效率得到了显著提升，能够持续在实际环境中表现出最佳性能。
   • 这种反馈机制不仅提升了渗透测试的自动化水平，还增强了系统对各种变化环境的应对能力，实现了在复杂网络环境中的长期稳定高效的渗透效果。

通过上述整体架构的设计，本研究构建了一个高度智能化、自动化的渗透测试系统。在去除智能渗透问答模块后，整体架构更加聚焦于自动化执行和智能化推理，通过强化学习、知识图谱和大模型的深度结合，实现了复杂环境下对渗透测试的全面支持。此架构不仅显著提升了渗透测试的效率、覆盖率和精确性，还通过工具链的智能化利用降低了对人工经验的依赖，推动了渗透测试领域向高度智能化、集成化方向的发展。

智能渗透测试模块

1. 协同驱动的相关内容

智能渗透测试中的协同驱动部分旨在通过多个智能体之间的协调，实现复杂渗透任务的高效执行。它结合了多智能体的协同工作、强化学习、知识图谱等技术，使得渗透过程更具灵活性和自动化。

1.1 多智能体协同

在智能渗透测试中，多智能体的协同工作是关键的组成部分。每个智能体都负责一个特定的子任务，如信息收集、漏洞利用、提权等。在整个协作过程中，智能体间通过共享的任务目标和共同的执行协议实现任务的分工与合作。基于论文《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中强化学习在智能体任务分配中的应用，智能体能够动态适应环境并优化任务分配，最大程度地提高渗透测试效率。

1.2 智能体设计与意图传递

每个智能体的设计基于特定的触发条件和执行行为，这种设计通过知识图谱（如论文《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中的知识集成方法）进行优化，使智能体可以快速获取攻击相关的信息资源。意图传递是智能体之间协作的基础。通过意图传递，每个智能体都能理解其在整个渗透任务中的角色，从而有效执行任务目标。

1.3 协同执行与信息汇集

多个智能体协同执行各自的子任务，以实现完整的渗透测试目标。在执行后，各智能体的任务结果会被收集并进一步分析，形成下一步操作的依据。这种协同执行和信息汇集的方法提高了整个渗透过程的自动化程度和测试精度。参考《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中的强化学习策略，智能体在执行中能够不断调整其行为，以获得最优的渗透效果。

2. 智能渗透测试框架

智能渗透测试框架整合了多个模块和工具，旨在实现端到端的渗透测试自动化。整个框架包含情报收集和自动化渗透测试两个主要模块，结合强化学习、知识图谱和大语言模型，提供全面且高效的渗透测试服务。

2.1 情报收集模块

情报收集是整个渗透测试的基础部分。在情报收集模块中，通过多种工具的使用，如端口扫描器、子域名查找器、Whois查询等，系统能够快速获得目标系统的相关资产信息。

• 工具集成与自动化管理：结合《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中的工具链集成概念，情报收集模块通过智能插件（如Enhanced Search、Subdomain Finder、CVE Map等）实现对目标的深度信息搜集和自动化管理。这种集成使得不同工具之间可以互相支持，确保情报收集的全面性和效率。

• 信息的广度和深度：通过与知识图谱结合，情报收集模块不仅能够获得基本的资产信息，还能获取目标系统的历史数据、漏洞信息等，实现多层次的信息覆盖，从而为后续的渗透测试提供坚实的数据支持。

2.2 自动化渗透测试模块

自动化渗透测试模块负责将情报收集结果用于实际的攻击测试。该模块使用Metasploit框架对目标系统进行自动化攻击，以此评估系统的安全性和漏洞利用情况。

• Metasploit与强化学习结合：通过引入强化学习机制，Metasploit框架能够基于目标系统的响应动态选择最佳的攻击策略，提高攻击的成功率。这种机制类似于《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中提到的“学习强化攻击路径”，通过不断的反馈学习，自动优化渗透路径。

• 基于大语言模型的攻击生成：自动化渗透测试模块借助大语言模型（如《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中的讨论），通过自然语言描述转换为可操作的攻击步骤。例如，Metasploit的模块调用可以通过大语言模型生成的步骤进行指导，以确保攻击策略的准确性和执行效果。

3. 智能渗透测试过程

智能渗透测试过程主要分为预攻击阶段和攻击阶段，每个阶段都结合了强化学习、知识图谱和大语言模型的优势，以实现渗透测试的全面自动化和高效性。

3.1 预攻击阶段

预攻击阶段的主要任务是收集并识别目标系统的相关信息，为后续的攻击操作奠定基础。

• 资产侦察与测绘：通过资产侦察和测绘，系统能够识别目标系统的边界并绘制出系统的资产图谱。结合强化学习，系统可以根据实时环境调整侦察和测绘的策略，从而动态优化目标资产的识别过程。

• 漏洞扫描与目录枚举：在漏洞扫描阶段，系统借助CVE Map插件查找目标系统中的已知漏洞，并结合知识图谱的关联信息形成有效的漏洞利用策略。这使得扫描过程不仅全面而且有针对性，有效地减少了误报和漏报的风险。

3.2 攻击阶段

在攻击阶段，系统根据预攻击阶段的情报信息制定攻击策略，并实施针对目标系统的渗透测试操作。

• 情报分析与攻击面研究：在《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中的方法中，系统通过大语言模型对情报数据进行分析，确定攻击面并进一步细化攻击目标。利用知识图谱，攻击点的选择可以基于历史攻击数据和漏洞关联关系进行优化。

• 攻击路径推理与策略生成：结合强化学习，系统通过不断迭代和自我优化的方式推理出最优的攻击路径。这一过程类似于论文中的策略生成模块，通过结合动态和静态知识来源，优化攻击路径的选择，使得攻击操作更加精准。

• 部署并实施攻击：最终的攻击部署通过集成多个工具链（如Metasploit）进行具体实施。强化学习的引入使得攻击过程能够自适应调整，依据目标系统的反馈不断优化攻击行为，以提高成功率和减少资源浪费。

总结

智能渗透测试模块通过协同驱动、多智能体设计、情报收集与自动化攻击、强化学习和大语言模型的深度结合，全面提升了渗透测试的自动化水平和测试效果。通过对每个阶段的详细设计和工具的集成应用，使得整个渗透测试流程更加高效、连贯且具备自适应性。在此过程中，知识图谱为情报分析提供了多维度的信息支持，强化学习优化了任务的执行策略，而大语言模型则增强了任务描述的自然语言理解能力。这种高度集成的设计不仅提高了智能渗透测试的成功率，还为网络安全防御提供了更多的参考和防护思路。

智能渗透测试大模型

智能渗透测试大模型

在智能渗透测试中，网络安全大模型扮演着核心的推理与决策角色。结合提供的图示，智能渗透测试大模型主要包括解析模块、推理模块和生成模块，形成完整的信息处理链路，用以对渗透测试任务的自动规划、细化以及操作生成进行全面管理与实施。以下我们对每一个模块的功能进行详细的扩展，并结合两篇参考论文《Expanding the Boundaries of Penetration Testing: Intelligent Automation Using Large Models》和《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中的知识，深入探讨智能渗透测试大模型的优势和实现方式。

1. 解析模块

解析模块是智能渗透测试流程的起点，其主要功能是对输入的信息进行流线化处理和精简，以便更有效地进行下一步任务识别和推理。通过分析外部情报和系统状态，解析模块旨在将大量原始信息转化为有结构和易于理解的内容。

• 流线化与精简 (Streamline and Condense)：结合《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中的知识图谱技术，解析模块能够将情报数据与已有的知识资源进行结合，并将冗余信息过滤掉，确保后续推理模块只接收到相关和有用的信息。这种精简过程类似于情报信息的聚合与优选，从而减小处理复杂度，提升整体效率。

• 信息的结构化与适应性解析：在《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中提到的大语言模型应用，可以帮助解析模块将自然语言描述的信息转化为有结构的、适合机器理解的形式。这为后续的任务识别和决策提供了高质量的输入，有助于提高自动化渗透测试的成功率。

2. 推理模块

推理模块是智能渗透测试中的核心部分，负责对任务进行识别和决策。其功能是从解析模块传递的信息中推理出可行的攻击任务和攻击路径，构建任务树并作出最终的任务决策。

• 任务树构建与任务识别 (Task Tree and Task Identification)：结合强化学习机制，推理模块能够根据实时获取的情报信息构建任务树，从而识别出潜在的攻击路径和目标资产。类似于论文《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中对强化学习和知识图谱的结合应用，通过不断地进行反馈学习，推理模块可以优化任务树的节点选择和任务顺序，提高渗透测试过程的精确度。

• 基于大语言模型的任务决策 (Task Decision)：推理模块通过大语言模型对识别出的任务进行排序和筛选，以选择最适合的任务进行执行。大语言模型在《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中的应用为推理提供了自然语言理解的能力，使得模型可以根据上下文进行任务优先级的判断，并结合以往的经验和知识库进行最优的任务决策。这一过程确保了任务选择的高效性和执行的针对性。

3. 生成模块

生成模块是智能渗透测试任务的执行部分，其负责将推理模块所识别的任务转化为具体的操作，并通过Agent模块进行具体实施。该模块通过任务扩展和操作生成两步，实现任务的自动化操作。

• 任务扩展 (Task Expansion)：推理模块的任务识别和决策输出为生成模块提供了执行任务的依据。生成模块结合强化学习策略，能够根据当前任务的复杂度和上下文信息对任务进行扩展，从而生成更细化的执行步骤。这一扩展过程类似于《Advanced Cybersecurity via Reinforcement Learning and Knowledge Integration》中对攻击路径的扩展和细化，使得生成的操作更具针对性和可执行性。

• 操作生成与Agent执行 (Operation Generation and Agent Execution)：结合图中的生成模块，最终的任务会通过Operation Generation转化为具体的操作指令，由Agent模块进行执行。在《Expanding the Boundaries of Penetration Testing》中提到，利用大语言模型生成攻击策略或命令，可以使得这些生成的操作更加智能化和动态化，并且结合知识图谱的上下文信息，系统能够根据具体目标自适应地调整执行方式，从而提高渗透测试的成功率和灵活性。

总结

智能渗透测试大模型通过解析、推理、生成三个主要模块的分工协作，实现了渗透测试任务从情报处理到任务规划，再到操作生成的完整自动化流程。结合大语言模型和强化学习，整个过程不仅能够高效解析和理解复杂情报，还可以基于已有知识库与经验构建智能化的任务路径与执行策略。

具体来说，解析模块负责将原始信息精简并结构化，推理模块负责基于情报信息生成任务树和任务决策，生成模块则将这些决策转化为具体的操作并通过Agent模块执行。每个模块间的数据流动和信息传递使得整个渗透测试过程实现了高效的自动化和自适应调整。

这使得智能渗透测试大模型具备了以下优势：

1. 智能化任务规划：通过强化学习和知识图谱，系统可以在复杂的网络环境中自动规划和调整渗透测试任务。
2. 精准的任务识别与推理：通过结合大语言模型，推理模块可以基于情报的上下文进行任务推理和决策，提高测试的精准性。
3. 自动化的任务生成与执行：生成模块实现了渗透测试任务从计划到执行的自动化转化，降低了对人工干预的需求。

这种设计不仅提高了渗透测试的效率和覆盖率，也降低了对渗透测试人员经验的依赖，推动了网络安全领域中渗透测试从手动操作向智能化和自动化方向的演进。

研究贡献

本研究通过构建一个高度智能化和自动化的渗透测试系统，以人工智能技术为核心，结合知识图谱、大语言模型、强化学习等多种手段，全面提升了渗透测试的效率、覆盖率和准确性，降低了对人工经验的依赖，推动了网络安全防御能力的提升。具体来说，本研究提出的网络安全大模型能够实现从情报解析到任务规划、推理、生成的一体化过程，有效实现了渗透测试中的任务自动化和智能化。

本研究的主要贡献如下：

1. 结合强化学习与知识图谱，实现自动化渗透任务规划 本研究提出了一种面向渗透测试的自动化任务规划方法，结合强化学习与知识图谱，构建了具有高适应性的任务树结构。在复杂网络环境下，通过智能化情报解析与推理，系统能够高效识别攻击路径与目标资产，实现多层次的任务规划与动态调整，显著提升了渗透测试过程的智能化和自动化程度。

2. 利用大语言模型提升任务推理与操作生成的智能化水平 在任务推理与生成阶段，本研究通过大语言模型的应用，自动识别与决策最优的攻击任务，并生成具体的操作步骤。大语言模型在任务推理中的上下文理解能力使得任务规划更加准确，生成的操作更具灵活性和针对性，从而显著提高了渗透测试操作的成功率和效率。

3. 协同驱动的多智能体渗透测试框架 本研究设计了协同驱动的智能渗透测试框架，多个智能体通过协同工作，共同完成情报收集、漏洞利用、提权、横向移动等不同子任务。通过智能体间的高层次任务表示与意图传递，实现了多智能体的高效协作，使渗透测试任务得以自动化、模块化和分布式执行，提高了整体测试流程的速度和准确性。

4. 通过AI驱动的工具链集成实现高效工具利用 系统集成了基于AI驱动的渗透工具链，通过自动选择和协调执行多层次的工具（如端口扫描、漏洞利用、子域名查找等），有效提升了工具利用率和渗透测试效率。工具链的智能化管理简化了渗透测试过程中人工选择与配置工具的复杂性，使得渗透测试更加自动化和标准化。

5. 高度集成的情报收集与攻击执行模块 本研究在情报收集与攻击执行方面，通过信息的流线化处理与扩展实现了智能化的渗透过程。解析模块将原始情报信息精简为结构化的输入，推理模块基于这些输入生成任务决策，生成模块最终将这些任务转化为可执行操作，并交由Agent进行实施，形成完整的自动化渗透闭环。这一流程的高度集成化设计提升了渗透测试的全流程自动化能力。

参考文献

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

安全漏洞 B. Arkin, S. Stender, and G. McGraw, “Software pene tration testing,” IEEE Security & Privacy, vol. 3, no. 1, pp. 84–87, 2005. Large Language Models (LLMs)： W. X. Zhao, K. Zhou, J. Li, T. Tang, X. Wang, Y. Hou, Y. Min, B. Zhang, J. Zhang, Z. Dong et al., “A survey of large language models,” arXiv preprint arXiv:2303.18223, 2023. Y. Liu, T. Han, S. Ma, J. Zhang, Y. Yang, J. Tian, H. He, A. Li, M. He, Z. Liu et al., “Summary of chatgpt/gpt 4 research and perspective towards the future of large language models,” arXiv preprint arXiv:2304.01852, 2023.

LLMs is theire mergen tabilities：J. Wei, Y. Tay, R. Bommasani, C. Raffel, B. Zoph, S. Borgeaud, D. Yogatama, M. Bosma, D. Zhou, D. Met zler et al., “Emergent abilities of large language models,” arXiv preprint arXiv:2206.07682, 2022.

the current benchmarks for penetration testing N. Antunes and M. Vieira, “Benchmarking vulnerability detection tools for web services,” in 2010 IEEE Interna tional Conference on Web Services. IEEE, 2010, pp. 203–210. P. Xiong and L. Peyton, “A model-driven penetration test framework for web applications,” in 2010 Eighth International Conference on Privacy, Security and Trust. IEEE, 2010, pp. 173–180.

Pentesting Task Tree (PTT), S. MauwandM.Oostdijk, “Foundations of attack trees,” vol. 3935, 07 2006, pp. 186–198.

Typically, testers combine depth f irst and breadth-first search techniques： G. Weidman, Penetration testing: a hands-on introduc tion to hacking. No starch press, 2014.

nmap：[Online]. Available: https://nmap.org/

Chain-of-Thought (CoT)：J. Wei, X. Wang, D. Schuurmans, M. Bosma, B. Ichter, F. Xia, E. Chi, Q. Le, and D. Zhou, “Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models,” 2023.

Gelei Deng, Yi Liu, Víctor Mayoral-Vilches, Peng Liu, Yuekang Li, Yuan Xu, Tianwei Zhang, Yang Liu, Martin Pinzger, and Stefan Rass. 2024. {PentestGPT}: Evaluating and harnessing large lan guage models for automated penetration testing. In 33rd USENIX Security Symposium (USENIX Security 24), pages 847–864.

PortSwigger. 2024. Burp suite: Application security testing software. Accessed: 2024-10-16.